Стаття присвячена актуальній проблемі підвищення достовірності оцінювання рівня прибутковості на прикладі банківської групи. Показано, що більшість розроблених раніше моделей прогнозування рівня прибутковості засновані на лінійній регресії, без їх порівняння з нелінійними моделями. У роботі був проаналізований характер існуючої залежності рівня прибутковості банківської групи від показників двох учасників даної групи. Побудовано комплекс однофакторних регресійних моделей рівня прибутковості банківської групи з використанням показників кожного учасника групи. З метою підвищення якості отриманих моделей було вирішено використовувати методу машинного вчення. Як такий метод був обраний баггинг, який дозволив запропонувати двохфакторну модель оцінювання рівня прибутковості банківської групи.